영상에서 에지검출은 영상분할 및 물체인식 등을 위한 영상처리의 전처리 과정으로 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 영상에서 에지검출을 위해 웨이블렛 기반 하에서 로컬 히스토그램 분석을 이용한 새로운 에지검출법을 제안하고자 한다. 지금까지 웨이블렛 기반 에지검출은 수직과 수평성분으로부터 기울기 벡터를 구하고 임계값은 주로 글로벌 히스토그램 임계값 처리를 통하여 구하였다. 본 논문에서는 수직과 수평성분 외에 대각선 성분을 고려하여 기울기 벡터를 구하고 일반적인 영상에 적합한 로컬 히스토그램 임계값처리를 통하여 임계값을 구하였다. 제안된 에지검출법의 성능 평가를 위해 기존의 Sobel 방법, Canny 방법, Scale Multiplication 방법 그리고 Mallat의 웨이블렛 방법 등과 비교하였다. 영상실험 결과 제안된 방법은 잡음이 많고 적음에 관계없이 에지검출이 뛰어난 반면에 Canny 방법과 Sobel 방영은 잡음이 많을수록 급격하게 성능이 떨어짐을 알 수 있었다. 그리고 제안된 방법은 Scale Multiplication 방법과 Mallat 방법보다 좋은 성능을 갖고 있음을 알 수 있었다.
비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.
자연이미지에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있다. 그러므로 자연이미지에서 텍스트를 추출할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 문자-에지 맵 패턴 히스토그램 분석함으로서 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하여 16가지 에지 맵을 생성하고, 에지 맵을 조합하여 문자 특징을 갖는 8가지 문자-에지 맵을 생성한다. 8가지 문자-에지 맵과 16가지 에지 맵을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하였다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험하였고, 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지에서 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.
본 논문에서는 폐 질환 진단에 필요한 EBT(Electron Beam Tomography) 흉부 영상에서 폐 영역을 추출하고, 추출된 폐 영역에서 폐엽의 경계(pulmonary fissure)를 찾아 폐엽(lobe) 단위로 분할하는 방법을 제안하였다. EBT 흉부 영상을 분석하여 히스토그램을 기반으로 하는 임계치 방법과, 수학적형태학을 적용하여 폐 영역을 추출하였고 본 논문에서 제안한 adaptive filter scale을 사용한 에지 연산자와 폐엽 경계(pulmonary fissure)에 대한 해부학적 지식을 바탕으로 폐 영역을 폐엽 단위로 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 총 102개의 영상에 대해 실험한 결과는 폐 영역 추출에서 95% 이상의 정확도를 보여주었고 폐엽 경계선 추출에서 5 픽셀 이하의 거리오차를 나타내었다.
A Gabor filter is a linear filter used for edge detectionas frequency and orientation representations of Gabor filters are similar to those of the human visual system. In this thesis, we propose a pedestrian detection algorithm using a Gabor filter bank. In order to extract the features of the pedestrian, we use various image processing algorithms and data structure algorithms. First, color image segmentation is performed to consider the information of the RGB color space. Second, histogram equalization is performed to enhance the brightness of the input images. Third, convolution is performed between a Gabor filter bank and the enhanced images. Fourth, statistical values are calculated by using the integral image (summed area table) method. The calculated statistical values are used for the feature matrix of the pedestrian area. To evaluate the proposed algorithm, the INRIA pedestrian database and SVM (Support Vector Machine) are used, and we compare the proposed algorithm and the HOG (Histogram of Oriented Gradient) pedestrian detector, presentlyreferred to as the methodology of pedestrian detection algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm is more accurate compared to the HOG pedestrian detector.
본 논문은 내용 기반 검색 기법에 의한 보다 효율적인 특징 추출 및 영상 검색 알고리즘을 제안하였다. 먼저, MPEG 비디오의 key frame을 입력 영상으로 하여 Gaussian edge detector를 이용하여 객체를 추출하고, 그에 따른 객체 특징들, location feature distributed dimension feature와 invariant moments feature를 추출하였다. 다음, 제안하는 HAQ (Histogram Analysis and Quantization) 알고리즘으로 characteristic color feature를 추출하였다. 마지막으로 key frame이 아닌 shot frame을 질의영상으로 하여 제안된 matching 기법에 따라 4가지 특징들의 단계별 검색을 수행하였다. 본 논문의 목적은 사용자가 요구하는 장면이 속한 비디오의 shot 경계 내의 key frame을 검색하는 새로운 내용 기반 검색 알고리즘을 제안함에 있다. 제안된 알고리즘을 바탕으로 10개의 뮤직비디오, 836개의 시험 영상으로 실험한 결과, 효과적인 검색 효율을 보였다.
본 논문은 통계적 영상처리를 이용하여 과일 선별 시스템을 개발하고자 한다. 히스토그램으로부터 과일 영상의 색깔에 대한 분포를 파악하고 이 표본 위치문제에서 Wilcoxon 검정을 이용하여 에지를 검출한다. 체인코드로부터 과일 영상의 면적, 둘레, 장ㆍ단축의 길이와 원형도 등 기하학적 특성값을 얻는다. 우리는 과일에 대한 영상실험을 통하여 통계적 에지검출 방법에 토대를 둔 시스템과 기존의 Sobel 연산자에 토대를 둔 시스템과의 비교 분석한다.
차량 전장시스템은 매 순간마다 정확한 인식을 통하여 사용자에게 정확한 경보를 전달해야 한다. 따라서 차량 영상 인식 알고리즘을 적용하기 위하여 빠른 전처리 시스템이 필요하다. 본 논문은 운전자 보조 시스템의 영상 처리를 목적으로 histogram equalization과 편차를 이용한 bilateral Filter를 사용하여 blur 영상을 보정하는 방법에 대해서 제안하였다. 제안한 시스템은 영상 스케일, 평활화, 노이즈 필터, 윤곽선 추출 순으로 총 5단계로 구성되며, bilateral filter의 과 값을 운전자 보조 시스템에서 나타나는 도로의 주행 현상에 적합하게 추출하여 10픽셀 이하의 blur를 기존의 방법들보다 빠르게 처리하였다. 실험 결과는 MATLAB을 사용하여 소요시간 및 PSNR을 구하였으며 기존의 방법과 비교하여 본 논문의 결과가 처리속도가 빠름을 입증하였다.
본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, '서다, 걷다, 눕다, 앉다'의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.